數理統計學研究生課程

數理統計學研究生課程，考研網課新東方是比較有實力的。

其實現在數學專業的概率論與數理統計基本是按照非數學專業的方式在教的。如果要學理論性質的概率論雖然數學系的不會很奇怪人家的思考方式，但是難度會上升很多。所以要看你的老師是怎么教的，如果你的老師基本是按照課本直接教下來，那么你就多預習和復習，題目多做點就能跟上。

你聽不明白有以下幾種可能：

1.老師講太深，有的數學系的老師教概率論可能會要求以數學專業的理論嚴謹性來教，所以一上來肯定會講測度空間西格瑪代數什么的。所以需要你之前的數學基礎比較牢（比如數學分析和實變函數）。這種情況個人建議你稍微花點時間復習一下微積分（包括Lebesgue微積分）。

2.老師沒有講太深，只是你一頭霧水完全不知道老師在講什么，那么你最好找一些學的比較好的同學問問，上課就算聽不懂也記記筆記，多思考思考。其實概率論不難。

3.老師沒有講太深，但是因為這個不是數學專業的教材，所以很多不嚴謹的地方不給證明或者說明就直接跳過去了，因此你感到有強烈的困惑感。這種情況并不是你自己的問題，非數學系的教材對證明和邏輯嚴謹性并沒有很高的要求，因為他們是以實際應用為主。你只要會用公式算就可以滿足課程的要求了，至于原理具體是怎么個結構是不做要求的。如果你真的很想搞透徹，個人建議等你研究生再學一次測度論，直接在隨機過程或隨機分析、鞅論之類的課程中找到答案

如果是考研的話，不要直接考慮什么數學幾，要看你考什么專業什么學校，你去查查歷年具體你想去具體的專業的考研是什么要求，你根據對方的要求去準備就可以了。

應用統計學專業碩士學高代、幾何、數理統計、多元分析、抽樣調查、實變函數、復變函數、數學分析等課程。

作為一名IT行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，高等數學等課程對于計算機專業的學生來說還是非常重要的，實際上軟件開發問題說到底就是個數學問題，所以要想在軟件開發領域走得更遠，一定要有一個扎實的數學基礎。

當前大數據和人工智能是科技領域的重點研究方向，而不論是大數據領域的研發還是人工智能領域的研發，都離不開數學知識，數學是大數據和人工智能的重要基礎。從這個角度來看，要想成為計算機領域的創新型人才，一定要有一個扎實的數學基礎。

大數據的核心是數據價值化，從大數據的技術體系結構來看，承擔大數據價值化的核心操作是數據分析，目前數據分析有兩種常見方式，分別是統計學方式和機器學習方式，統計學作為數學的一個重要分支自然不必過多解釋，而機器學習也同樣離不開數學知識。機器學習的步驟涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以算法是機器學習的核心，而要想有較強的算法設計能力，就需要掌握高數、線性代數和概率論等相關數學知識。

從計算機專業的整體知識體系結構來看，本科生階段的算法設計課程、數據結構課程、數據庫原理課程、計算機網絡課程和網絡安全課程都涉及到數學相關知識，所以一個扎實的數學基礎，能夠在很大程度上促進計算機相關課程的學習。在計算機專業的研究生學習階段，涉及到機器學習、高級操作系統等課程，而這些課程同樣需要有扎實的數學基礎。

最后，從近些年計算機專業研究生的研究成果來看，很多創新都以算法設計為基礎，這足以說明數學對于計算機專業學生的重要性。

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